📅 Publié le 28 septembre 2026 sur le blog InfoGuard Labs par Matthew Green, cet article présente la première version publique de velociraptor-skills, un ensemble de compétences IA réutilisables destinées aux investigations DFIR (Digital Forensics and Incident Response) avec Velociraptor.

🔧 Architecture et composants

Le projet repose sur un harnais Python partagé nommé vraptor, exposé via une interface en ligne de commande (CLI) plutôt qu’un serveur MCP ou des outils IA individuels. L’objectif est d’optimiser l’utilisation des tokens, de contrôler les performances et de standardiser le format des notes d’analyse générées.

Les compétences disponibles couvrent :

  • prep-dfir-tools : installation de Velociraptor, Plaso, Volatility 3, Sleuth Kit
  • velociraptor-engagement-setup : démarrage ou reprise d’investigations
  • velociraptor-live-api-client : connexion à une instance Velociraptor via API, exécution de VQL
  • velociraptor-mapped-client : mappage de clients hors ligne
  • velociraptor-artifact-selection : sélection d’artefacts et scénarios de détection
  • velociraptor-collection : collecte sur un hôte unique
  • velociraptor-host-analysis : analyse d’un endpoint avec revue IA par artefact
  • velociraptor-hunting : chasse sur Windows, Linux et macOS avec support DetectRaptor et Autoruns

🤖 Intégration IA

Les compétences sont développées pour Codex (OpenAI / Azure OpenAI) et supportent également Anthropic Claude (non testé exhaustivement). La configuration s’effectue via vraptor ai setup et vraptor ai test.

⚠️ Considérations de sécurité

L’article souligne explicitement que les preuves forensiques peuvent contenir des données contrôlées par l’attaquant, notamment des injections de prompt indirectes visant à rediriger l’agent IA ou influencer ses conclusions. Les mesures préconisées incluent : sandboxing, credentials à moindre privilège, accès réseau restreint, validation des sorties structurées et approbation explicite pour les actions sensibles. La question de la résidence et rétention des données est également mentionnée pour les déploiements cloud vs on-premises.

📊 Sorties générées

Les analyses produisent des rapports distincts : analysis-host.md (rapport généré) et assessment-host.md (évaluation révisée), organisés par hôte ou par hunt dans le dossier de cas.

📝 Cet article est une publication de recherche / annonce d’outil open source dont le but principal est de présenter et documenter velociraptor-skills pour la communauté DFIR.

🧠 TTPs et IOCs détectés

TTP

  • T1055 — Prompt Injection (indirect) (Defense Evasion)

Malware / Outils

  • Velociraptor (tool)
  • Plaso (tool)
  • Volatility 3 (tool)
  • Sleuth Kit (tool)
  • DetectRaptor (tool)

🔴 Indice de vérification factuelle : 33/100 (basse)

  • ⬜ labs.infoguard.ch — source non référencée (0pts)
  • ✅ 10374 chars — texte complet (fulltext extrait) (15pts)
  • ⬜ aucun IOC extrait (0pts)
  • ⬜ pas d’IOC à vérifier (0pts)
  • ✅ 1 TTP(s) MITRE (8pts)
  • ✅ date extraite du HTML source (10pts)
  • ⬜ aucun acteur de menace nommé (0pts)
  • ⬜ pas de CVE à vérifier (0pts)

🔗 Source originale : https://labs.infoguard.ch/posts/ai_ate_my_velociraptor/